Google et Blackstone lancent Cloud TPU contre Nvidia

Google tente de modifier l’équilibre de l’infrastructure de l’intelligence artificielle. Le 18 mai 2026, elle a annoncé une coentreprise avec Blackstone pour créer une nouvelle société américaine qui offrira des capacités de centre de données, une mise en réseau, des opérations et un accès aux Tensor Processing Units (TPU), les puces développées par Google pour former et exécuter des modèles d’IA.

Blackstone investira initialement 5 milliards de dollars en capitaux propres ; la nouvelle plateforme vise à mettre en ligne les 500 premiers mégawatts en 2027, avec une nouvelle expansion au fil du temps. Google fournira le matériel, les logiciels et les services.

Cette décision a une signification industrielle spécifique. Pendant des années, Google a utilisé les TPU principalement au sein de son propre écosystème, à la fois pour les services cloud et pour former des modèles propriétaires comme Gemini. Elle essaie désormais de les transformer en une offre plus large, également disponible à travers une entité dédiée qui se présentera sur le marché comme fournisseur de « calcul en tant que service ».

C’est une étape qui rapproche Google du modèle suivi par Nvidia, qui a étendu sa présence dans la course à l’IA en accompagnant également les opérateurs cloud émergents spécialisés dans la location de capacité de calcul.

À la tête de la nouvelle société sera Benjamin Treynor Sloss, un responsable de Google avec plus de vingt ans d’expérience dans les infrastructures mondiales du groupe. Blackstone détiendra la participation majoritaire. Selon le Financial Times, certaines installations identifiées pour la coentreprise étaient déjà en construction et, avec l’ajout d’un levier financier, l’investissement global pourrait atteindre 25 milliards de dollars. Ce chiffre ne figure pas dans le communiqué officiel, mais il donne la mesure de l’ampleur à laquelle les partenaires entendent évoluer.

Parce que Google veut faire sortir les TPU des limites de son cloud

Les TPU ne sont pas nouveaux. Google les développe et les utilise en production depuis plus d’une décennie. Dans le communiqué de presse publié par Blackstone, nous lisons que ces puces sont optimisées pour la formation et l’inférence de modèles avancés et alimentent les charges de travail de certains des principaux laboratoires d’IA, sociétés de marchés financiers et entreprises qui exécutent des applications de calcul haute performance. Ce sont les mêmes puces qui alimentent Gemini et d’autres services Google AI.

Jusqu’à présent, pour de nombreuses entreprises et startups, l’accès aux infrastructures d’IA provenait principalement des cloud publics traditionnels ou d’opérateurs spécialisés qui achètent de grandes quantités de GPU Nvidia et les revendent sous forme de capacité de calcul. Avec cette coentreprise, Google cherche à ouvrir un canal supplémentaire : non seulement son cloud direct, mais également une plateforme dédiée qui rend les TPU achetables de manière plus flexible. Le Groupe souhaite monétiser davantage sa pile technologique, des puces aux réseaux en passant par les logiciels.

Le timing n’est pas une coïncidence. En avril 2026, Google a présenté la huitième génération de TPU, avec deux gammes distinctes, TPU 8t et TPU 8i, conçues pour différentes charges. Dans le blog officiel et dans l’étude technique publiée par Google Cloud, l’entreprise explique que les deux systèmes ont été créés pour répondre à des besoins de plus en plus distincts : d’une part, le pré-formation et le post-formationde l’autre le portion en temps réel et agents IA. En d’autres termes, Google affine la spécialisation de ses puces tout en essayant d’élargir sa clientèle.

Le défi de Nvidia vient des « néoclouds »

La cible implicite de l’opération est Nvidia, même si la relation est plus complexe qu’une simple opposition. Google reste l’un des gros acheteurs de GPU Nvidia, nécessaires pour répondre à une part substantielle de la demande interne et externe d’IA. Mais en même temps, il souhaite réduire sa dépendance à l’égard d’un fournisseur dominant et démontrer que les puces propriétaires peuvent tenir leur place dans les charges les plus rentables du marché.

Le Financial Times considère ce projet comme la mesure la plus agressive jamais prise par Google pour étendre la portée de ses puces locales et concurrencer directement Nvidia. (Source : Financial Times)

C’est là qu’interviennent les soi-disant néoclouds, des opérateurs comme CoreWeave et Nebius qui ont construit leur croissance récente autour d’infrastructures d’IA louées à des startups, des laboratoires et des entreprises. Nvidia a accompagné différents acteurs de ce marché avec des investissements et des contrats de fourniture, élargissant ainsi la gamme commerciale de ses GPU.

Le partenariat entre Google et Blackstone suit en partie cette logique, mais remplace les GPU par le catalogue TPU. Ce n’est pas un hasard si dans les heures qui ont suivi l’annonce, plusieurs commentateurs du marché ont interprété l’initiative comme une attaque directe contre le modèle économique des fournisseurs d’IA cloud centré sur Nvidia.

Il y a aussi un élément de prix et de disponibilité. Les GPU haut de gamme restent très demandés et chers. Pour Google, être capable de convaincre un plus grand nombre de clients d’utiliser le TPU signifie à la fois capitaliser sur des années de recherche interne et alléger la pression sur une chaîne d’approvisionnement qui continue de tourner en grande partie autour de Nvidia. Pour le marché, cela peut se traduire par une plus grande diversification de l’offre informatique.

Blackstone mise sur les infrastructures avant les modèles

Pour Blackstone, l’opération s’inscrit dans une stratégie plus large. Le groupe gère plus de 1 300 milliards de dollars d’actifs et est déjà fortement présent dans les infrastructures numériques et l’IA. Dans le communiqué de presse sur la coentreprise, elle rappelle qu’elle est le plus grand gestionnaire alternatif au monde ; sur la page dédiée à ses investissements dans l’IA, il répertorie les participations et les actifs allant de QTS, un opérateur de centres de données acquis en 2021 et qui est devenu l’un des plus grands fournisseurs nord-américains, à CoreWeave, jusqu’aux investissements liés à l’énergie et aux logiciels. (Source : Pierre noire)

Cette ligne s’est également renforcée ces dernières semaines. Le 4 mai 2026, Anthropic a annoncé la création d’une nouvelle société de services en IA avec Blackstone, Hellman & Friedman et Goldman Sachs, dans le but d’intégrer Claude dans les processus opérationnels des entreprises de taille moyenne. Il s’agit d’une étape différente par rapport aux centres de données, mais dans la même direction : Blackstone tente de contrôler davantage de points de la chaîne d’approvisionnement, de l’énergie et des infrastructures aux services.

De plus, l’intérêt pour les centres de données ne se limite pas aux États-Unis.

En février 2025, diverses publications industrielles ont fait état du projet de Blackstone et Panchshil Realty de créer un centre de données hyperscale de 500 mégawatts à Navi Mumbai, en Inde. Il s’agit de sources moins autorisées qu’un communiqué de presse officiel, elles doivent donc être lues avec prudence, mais elles confirment une tendance : le capital privé considère l’IA non seulement comme un cycle logiciel, mais surtout comme une course aux actifs physiques.

Le cas Anthropic explique pourquoi la demande informatique continue d’augmenter

Le partenaire commercial qui nous aide le plus à comprendre cette dynamique est Anthropic. En avril 2026, la société a annoncé l’extension de son partenariat avec Google et Broadcom pour obtenir davantage de gigawatts de capacité de nouvelle génération. Dans le texte publié par Anthropic, le directeur financier Krishna Rao affirme que le chiffre d’affaires a dépassé 30 milliards de dollars en 2026, soit une forte hausse par rapport aux 9 milliards de dollars environ fin 2025. Anthropic ajoute que le nombre de clients professionnels ayant des dépenses annualisées supérieures à 1 million de dollars est passé de plus de 500 à plus de 1 000 en moins de deux mois.

Ce sont des chiffres qui aident également à comprendre la démarche de Google. Si les grands laboratoires d’IA augmentent rapidement la capacité nécessaire pour la formation, les services et les produits d’entreprise, ceux qui contrôlent les puces, les centres de données et les réseaux peuvent capter une part croissante de la valeur. Anthropic précise également utiliser une combinaison de matériel : AWS Trainium, Google TPU et Nvidia GPU. Amazon reste le principal partenaire cloud, mais la diversification de la base matérielle est déjà une réalité. Cela rend plus crédible la tentative de Google de positionner les TPU comme une alternative stable, et non comme une solution de niche.

Le même mois, le 10 avril 2026, CoreWeave a annoncé un accord pluriannuel avec Anthropic pour soutenir le développement et le déploiement des modèles Claude. Il s’agit également d’un signal important : la demande est si élevée que les grands laboratoires ne s’appuient pas sur une seule pile, mais répartissent les charges entre plusieurs fournisseurs et architectures. Dans un tel marché, le jeu ne se joue pas seulement sur la meilleure puce, mais sur la capacité à garantir les volumes, la fiabilité, les délais de livraison et l’énergie.

Google dépense plus parce que l’IA cloud est devenue centrale

La coentreprise avec Blackstone s’inscrit dans un cycle d’investissement beaucoup plus large. Lors de la conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre 2025, Alphabet a indiqué des investissements attendus pour 2026 entre 175 et 185 milliards de dollars. Le Financial Times écrivait le 4 février 2026 que les dépenses d’investissement pour 2025 s’élevaient à 91,4 milliards et que la forte augmentation attendue pour 2026 est liée à la demande de services d’IA et d’infrastructure cloud.

Dans le message de Sundar Pichai publié par Google après les comptes, le groupe a également souligné que près de 75 % des clients de Google Cloud utilisaient ses outils d’IA « optimisés verticalement », des puces aux modèles en passant par les agents.

Ces données montrent clairement pourquoi Google ne peut pas simplement acheter des composants en externe. À mesure que le cloud se développe et que l’IA devient un élément de plus en plus important de la demande des entreprises, le contrôle de l’infrastructure sous-jacente devient un avantage stratégique. Il sert à défendre les marges, mais aussi à éviter les goulots d’étranglement. La nouvelle coentreprise avec Blackstone permet à Google d’accélérer son expansion sans faire peser la totalité de la charge financière directement sur son bilan.

Ce qui change pour le marché

A court terme, l’annonce ne fait pas bouger l’avance de Nvidia. Les GPU restent au cœur d’une grande partie du marché de l’IA et Google lui-même continue de les acheter en quantité. Mais le projet change le cadre concurrentiel.

Premièrement : cela renforce l’idée selon laquelle les grands fournisseurs de cloud souhaitent commercialiser de manière plus agressive des puces propriétaires.

Deuxièmement : cela confirme que les fonds de capitaux privés sont prêts à financer les infrastructures d’IA à une échelle bien plus importante que par le passé.

Troisièmement : cela pousse l’industrie vers une plus grande intégration verticale, où un seul acteur peut offrir de l’énergie, des centres de données, des réseaux, des puces et des logiciels.

Pour les clients, en particulier les grandes entreprises et les laboratoires d’IA, cela signifie davantage d’options, mais pas nécessairement une baisse immédiate des prix. Le renforcement des capacités reste lent, énergivore et coûteux. Mettre en ligne 500 mégawatts en 2027 est un objectif pertinent, mais il ne résout pas à lui seul une demande qui continue de croître à des rythmes très élevés. Ce qui change, c’est plutôt le pouvoir de négociation : davantage d’opérateurs disposant de leurs propres puces et ayant accès à des capitaux à long terme peuvent rendre moins monolithique un marché jusqu’ici piloté par les GPU Nvidia.

En substance, Google ne se contente pas de traduire la technologie interne en entreprise. Il tente d’occuper un élément supplémentaire de la chaîne de valeur de l’IA. Blackstone, de son côté, ne finance pas un laboratoire ou une application : il achète une exposition à la partie la plus tangible et la plus reproductible du boom, celle des mégawatts, des racks, des réseaux et des contrats de capacité. C’est ici que se mesurera la résilience de la coentreprise : à la rapidité avec laquelle la coentreprise saura transformer un projet de 5 milliards en capacité réellement disponible pour les clients payants.